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Dev.toAI/ML
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Local LLM과 Hierarchical Chunking 기반의 프라이버시 중심 RAG 시스템 구축
Build Your Own Second Brain: RAG-Powered Knowledge Tools That Never Leave Your Machine
AI 요약
Context
범용 LLM의 학습 데이터 한계로 인한 Hallucination 발생 및 개인 데이터의 클라우드 전송에 따른 보안 리스크 존재. 파편화된 개인 지식 저장소의 효율적 검색 및 질의응답 체계 부재.
Technical Solution
- Ollama와 Gemma 3 모델을 활용한 Local-first AI 환경 구축으로 데이터 외부 유출 및 API 비용 원천 차단
- ChromaDB의 PersistentClient를 통한 Vector Store 로컬 구현 및 Cosine Similarity 기반의 유사도 검색 최적화
- 단순 고정 길이 분할 대신 마크다운 헤더 구조를 보존하는 Hierarchical Chunking 기법 적용으로 컨텍스트 유지력 강화
- Chunk 경계 지점의 정보 손실 방지를 위해 10-15% 수준의 Overlap 전략을 도입한 데이터 전처리 파이프라인 설계
- Retrieval 단계에서 추출된 문맥을 Prompt에 주입하여 모델 응답의 근거를 제한하는 Grounding 메커니즘 구현
실천 포인트
- 도메인 특성에 맞는 Chunking 전략 수립 여부 검토 - 데이터 분할 시 문맥 단절 방지를 위한 Overlap 비율(10-15%) 설정 적용 - 마크다운 등 구조화된 문서의 경우 계층적 구조를 보존하는 파싱 로직 구현 - 개인정보 및 민감 데이터 처리 시 Local LLM 도입을 통한 보안 아키텍처 고려